角色：数据分析工程师
公司：私人信用投资经理
地点：纽约市中城，每周4天
优秀的成长机会、文化和福利！
您将要做的事情：
• 设计、开发和维护可扩展的数据基础设施和分析解决方案，以支持组织内的数据驱动决策。
• 与组织内的内部利益相关者合作，包括商业智能、信用与结构、运营和法律部门。
• 与外部对手方互动，以满足任何与数据相关的需求。
• 处理大型复杂数据集，构建稳健的数据管道，确保系统间数据的准确性、完整性和可用性。
职责：
• 通过设计、构建和优化数据管道、ETL/ELT流程和数据仓库，促进数据基础设施的开发和维护，以支持高效的数据收集、存储和检索。
• 定义数据模型和架构，以实现高效的数据分析、报告和可视化。
• 数据转换与处理：清洗、转换和聚合数据，以提取有意义的见解。识别数据不一致、异常值和异常情况，并实施适当的解决方案。
• 实施数据分析解决方案：与不同部门和外部客户合作，了解他们的需求，开发符合其要求的分析解决方案。
• 对手方管理：在对账、数据问题、额外数据请求等情况下与外部对手方合作。
• 文档和沟通：记录数据流程、数据流和数据结构。清晰地向非技术利益相关者传达技术概念和发现。
最低资格：
• 计算机科学、信息系统、数据科学/分析的学士学位。
• 3年以上作为分析工程师、数据工程师、数据分析师、商业智能工程师或类似角色在资产管理公司的工作经验。
• 具有处理与金融相关的数据集的经验。
• 高级SQL技能和处理复杂数据集的经验。
所需的工具经验：
• 使用DBT进行数据转换
• 使用Snowflake进行数据仓库管理
• 使用AWS进行云计算
• 使用Python（Pandas及相关库）进行数据分析和任务自动化
• 深刻理解数据工程原则
• 数据建模
• 数据治理
• ETL/ELT实践
• 数据编排工具（例如Airflow、Dagster）
• API使用和集成
附加资格：
• 强大的分析和解决问题的能力，能够将复杂数据转化为可操作的见解。
• 优秀的人际交往和沟通能力；能够在技术和非技术团队之间有效工作。
• 注重细节，对高质量输出有强烈的承诺。
• 积极主动，愿意跟上新兴工具、技术和行业实践。
• 适应快速变化的环境。 
纽约